������ Syntax Literate : Jurnal
Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849
������
e-ISSN : 2548-1398
������
Vol. 4, No. 7 Juli 2019
�
SISTEM INFORMASI STOK KEBUTUHAN DARAH PADA PALANG
MERAH INDONESIA DENGAN METODE WEIGHTED
MOVING AVERAGE
Arif
Rakhman dan Ade Yerry Febrian Sabanise�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������
Politeknik
Harapan Bersama Tegal
Email : [email protected]; [email protected]
Abstrak
Palang
Merah Indonesia (PMI) adalah organisasi perhimpunan nasiona di Indonesia yang
bergerak dalam bidang sosial kemanusiaan dan kesehatan. Bagian logistik Unit
Tranfusi Darah (UTD) merupakan gudang tempat penyimpanan stok darah masuk,
keluar maupun pemusnahan darah. Pentingnya ketersediaan akan darah di PMI
mengharuskan PMI untuk selalu menjaga ketersediaan jumlah darah untuk memenuhi
kebutuhan akan transfusi darah. Penerapan prediksi sebagai salah satu upaya
mengontrol persediaan darah dinilai penting. Hal itu diperlukan untuk
meminimalkan jumlah pemesanan dan penyimpanan darah yang harus ditanggung PMI.
Untuk itu, diperlukan suatu metode prediksi yang tepat agar dapat menghasilkan
sebuah perkiraan yang akurat terhadap persediaan darah. Pada penelitian ini
prediksi kebutuhan darah dilakukan dengan menggunakan metode Weighted Moving
Average (WMA), karena pola data stok dan permintaan darah yang dimiliki PMI
mengikuti pola data trend. Perbandingan nilai galat terkecil antara WMA periode
3 bulan dan WMA 6 bulan dipilih untuk menjadi hasil peramalan.
Kata Kunci: Weighted
Moving Averages, Peramalan, PMI,
Golongan Darah
Pendahuluan
Pemenuhan
ketersediaan darah merupakan suatu hal yang sangat penting. Stok darah yang
terlalu menumpuk dapat mengakibatkan kerugian yang signifikan, karena darah
memiliki batas tenggang untuk digunakan. Sebaliknya, jika stok darah terlalu
sedikit akan berakibat tidak terpenuhinya kebutuhan darah untuk masyarakat dan
membuat kepercayaan masyarakat pada pelayanan PMI menjadi menurun. PMI masih
sering mengalami kekurangan persediaan darah sehingga pada beberapa kasus
sering mengakibatkan hilangnya nyawa masyarakat karena kehabisan darah.
Terjadinya bencana alam yang tiba-tiba juga berdampak pada kebutuhan darah yang
banyak dan mendesak dan membuat PMI membutuhkan donasi yang lebih.
Berbagai upaya telah
dilakukan PMI dalam memenuhi stok darah, salah satunya dengan cara melakukan
program donor darah di berbagai macam tempat dan �event tertentu, seperti program donor darah di
sekolah, kantor pemerintahan, dan universitas yang melibatkan banyak warga di
sekitar area tersebut, tentunya dengan melakukan uji tes kesehatan terlebih
dulu pada calon pendonor.
�Prediksi terhadap persediaan darah sangat
diperlukan untuk mengatasi permasalahan terkait stok darah dan banyaknya
permintaan darah. Prediksi diharapkan dapat memperkecil adanya kelebihan dan
kekurangan stok darah. Penerapan prediksi sebagai salah satu upaya mengontrol
persediaan darah dinilai penting. Hal itu diperlukan untuk meminimalkan jumlah
pemesanan dan penyimpanan darah yang harus ditanggung PMI. Untuk itu,
diperlukan suatu metode prediksi yang tepat agar dapat menghasilkan sebuah
perkiraan yang akurat terhadap persediaan darah. Pada penelitian ini prediksi
kebutuhan darah dilakukan dengan menggunakan metode Weighted Moving Average (WMA), karena pola data stok dan permintaan
darah yang dimiliki PMI mengikuti pola data trend.
Prediksi jumlah order oleh PMI Kota Tegal menggunakan data masa lalu selama 1
tahun, yaitu periode 2018. Penggunaan metode WMA pada prediksi jumlah
penerimaan darah dan jumlah pengeluaran darah diharapkan mampu menjadi solusi
atas permasalahan persediaan darah dengan meramalkan jumlah darah PMI pada
bulan selanjutnya.
Jenis Peramalan
Jenis peramalan berdasarkan
metode peramalan yang digunakan, peramalan dibedakan menjadi metode kualitatif
dan metode kuantitatif (Gofur dan Widianti, 2013: 13). Metode kualitatif
merupakan metode peramalan yang tidak menggunakan data historis masa lalu, lebih
didasarkan pada intuisi. Metode kuantitatif merupakan etode peramalan yang
menggunakan data historis masa lalu, memanipulasi data historis yang tersedia
secara memadai dan tanpa intuisi, metode ini umumnya didasarkan pada analisa
statik. Menurut Gofur dan Widianti (2013, 13), peramalan kuantitatif dapat
diterapkan bila tiga kondisi terpenuhi, yaitu informasi mengenai keadaan waktu
yang lalu tersedia, informasi itu dapat dikuantitatifkan dalam bentuk data
numerik, dan dapat diasumsikan bahwa beberapa aspek dari pola di waktu yang
lalu akan berlanjut ke waktu yang akan datang. Metode yang termasuk ke dalam
metode kuantitatif, salah satunya adalah metode rata-rata bergerak (Moving Average).
Metode yang dipilih dalam penelitian ini adalah Weight Moving Average kerena metode ini memiliki kelebihan dibanding metode lain yang sejenis. Selain perhitungannya yang sederhana, Gofur dan Widianti (2013: 13) menjelaskan bahwa:
�Teknik Weight Moving Average diberikan bobot yang berbeda untuk setiap data historis masa lalu yang tersedia, dengan asumsi bahwa data historis yang paling terakhir atau terbaru akan memiliki bobot lebih besar dibandingkan dengan data historis yang lam, karena data yang paling terakhir atau terbaru merupakan data yang paling relevan untuk peramalan.�
Rumus yang digunakan dalam sistem peramalan
untuk jumlah stok darah menggunakan metode Weighted
Moving Average menurut Sundari dkk (2015: 600-601), yaitu:
A. Rumus dari metode Weight Moving Average (WMA) adalah
sebagai berikut:
WMA= ( ∑ (Dt * Bobot) ) / ( ∑
Bobot )
Keterangan:
Dt: data aktual pada
periode t
Bobot: bobot yang
diberikan untuk setiap bulan
B. Rumus menghitung galat
adalah sebagai berikut
Et= Xt - Ft
Keterangan:
Et: Nilai galat
Xt: data aktual pada
periode ke t
Ft: data ramalan pada
periode ke t
C. Rumus menghitung Mean Square Error (MSE) adalah sebagai
berikut:
MSE= ∑ Et2/n
Keterangan:
Et2: Nilai
galat kuadrat
n: banyak data
D. Rumus menghitung Mean Absolute Deviation (MAD) adalah
sebagai berikut:
MAD= ∑ |Et|/n
Keterangan:
|Et|: Nilai galat
absolut
n: banyak data
E. Rumus menghitung Mean Absolute Persentage Error (MAPE)
adalah sebagai berikut:
MAPE= ( ∑ |Et/Xt|x100)/n
Keterangan:
Et: Nilai galat
Xt: data aktual pada
periode ke t
n: banyak data
Relevansi
Metode Weighted Moving Average Terhadap Prediksi Jumlah
Stok Darah Pada PMI
Berdasarkan permasalahan
yang dialami oleh PMI mengenai prediksi jumlah darah masuk dan darah keluar
yang digunakan untuk menanggulangi adanya kelebihan dan kekurangan stok darah,
maka peneliti menerapkan prediksi dengan metode Weighted Moving Average.
Penerapan metode Weighted Moving Average �dipilih berdasarkan pola data yang dimiliki
oleh PMI, yaitu pola data trend.
Penggunaan metode ini sangat tepat karena mengolah data yang bersifat non
stasioner. Metode WMA tepat untuk digunakan pada objek yang memiliki data 3
tahun. Sehingga penggunaan metode ini menjadi sebuah solusi dalam pemecahan
permasalahan penentuan jumlah stok darah untuk mengontrol jumlah stok darah
yang dimiliki di masa yang akan datang.
Metode
penelitian sistem informasi prediksi stok kebutuhan darah dengan metode
Weighted Moving Average (WMA) terdiri dari beberapa tahap adalah:
Hasil dan
Pembahasan
A. Petunjuk pengoprasian
program untuk user/ admin adalah sebagai berikut :
1) Buka web browser lalu
ketik www.sisdar.com� nanti
akan muncul tampilan User admin seperti dibawah :
Masukan Username admin dan Password admin lalu klik login nnti akan muncul tampilan beranda admin seperti dibawah :
2) Pilih menu �STOK
MASUK� nanti akan muncul tampilan seperti dibawah:
� Kemudian masukkan tanggal yang akan diinput data, lalu pilih tombol �Lihat Data�.
� Jika data pada tanggal yang dipilih sudah tersimpan akan muncul di tabel sebelah kanan layar.
� Lalu untuk memasukkan data stok darah masuk pada form sebelah kiri layar sesuai golongan darah dan komponen darahnya.
� Jika data pada tanggal yang dipilih sudah pernah disimpan tombol di bawah form data stok darah masuk adalah tombol �Ubah Data�, sebaliknya jika belum tersimpan sama sekali tombol di bawah form data stok darah masuk adalah tombol �Simpan Data�.
� Pilih tombol �KOMPONEN DARAH� di atas tabel sebelah kanan layar untuk beralih melihat data stok darah masuk sesuai komponen darah yang telah tersimpan.
� Langkah di atas juga sama atau berlaku pada saat memilih menu �STOK KELUAR� dan PEMUSNAHAN.
3) Pilih menu �PERAMALAN�
dan pilih sub menu �STOK KELUAR�, lalu akan muncul tampilan seperti di bawah:
Kesimpulan
Berdasarkan uraian pembahasan pada
bab-bab sebelumnya yang telah dibuat dan dirancang maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut :
1.
Adanya pemodelan
prediksi atau peramalan, maka dapat dibangun sistem peramalan yang dapat
diterapkan, agar PMI dan/atau Masyarakat dapat mengetahui prakiraan jumlah stok
darah satu bulan yang akan datang.
2.
Melihat pemodelan pada
bahasan di atas maka periode 6 bulan dipilih karena tingkat galat MSE dan/atau
MAPE terkecil, namun untuk diterapkan pada sistem peramalan, pemilihan periode
bersifat dinamis tergantung kondisi stok darah di masa lalu.
BIBLIOGRAFI
Latifah, U., & Triyono, R. A. (2013). �Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Pendonoran Darah Pada UDD
PMI Kabupaten Pacitan�.
Speed-Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, 5(3).
Utomo, K. B. (2016). �Perancangan
Sistem Informasi Bank Darah Hidup Untuk Mempercepat Penyediaan Calon Penyumbang
Darah Dengan Ketepatan Yang Tinggi (Studi di PMI Kota Samarinda)�. Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu
Komputer, 5(2), 22-28.
Gofur Abdul Ade & Widianti Dewi Utami. 2013. �Sistem Peramalan
Untuk Pengadaan Material Unit Injection Di Pt. Xyz�. Universitas Komputer
Indonesia, Vol 2(2), p 13-18.
Sundari, S. S., Susanto, S., & Revianti, W. (2015). �Sistem Peramalan Persediaan Barang Dengan Weight Moving Average Di
Toko The Kids 24�.
Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I).
Pradibta Hendra & Al Saffa Nur Umar Aulia. (2016). �Pengembangan Sistem Informasi Penjualan Dan Peramalan Jual Beli
Menggunakan Metode Weighted Moving Average (Studi Kasus Toko Emas Maju Sari
Kota Malang)�. Politeknik Negeri Malang, Vol 2(3), p 138-143.